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[IT뉴스]AI-의사, 진료 협업 ‘현실화’…AI와 상담 뒤 의사가 진단·처방

온카뱅크관리자

2026-05-24 13:17:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST 이의진 교수팀, 정신과 초진 돕는 ‘AI 인터뷰어 시스템’ 개발 의사 만나기 전 AI가 환자 핵심 임상정보 수집...의사는 심층상담 후 진단 
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 <img alt="KAIST가 정신과 초진 진료 상담을 위해 개발한 ‘AI 인터뷰어 시스템’을 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/24/dt/20260524131051535xroh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="F4mRYCAiyK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/24/dt/20260524131051535xroh.jpg" width="658">
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 KAIST가 정신과 초진 진료 상담을 위해 개발한 ‘AI 인터뷰어 시스템’을 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공.
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 정신과 진료의 첫 단계인 초진 면담 과정을 지원할 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 제한된 시간과 환자의 불확실한 응답으로 핵심 정보를 충분히 수집하기 어려운 한계를 AI가 환자와의 대화를 통해 증상과 상태를 구조화하는 방식으로 초진 면담을 돕는 방식이다.
 KAIST는 이의진 전산학부 교수와 이탁연 산업디자인학과 교수 연구팀이 김은주 강남세브란스병원 정신건강의학과 교수 연구팀과 함께 거대언어모델(LLM) 기반 정신과 초진 면담 지원 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
 정신과는 다른 진료와 달리 객관적 검사보다 환자의 서술에 의존하기 때문에 증상, 기능 저하, 생활 맥락을 체계적으로 파악하는 게 중요하다.
 하지만 의사와 환자 진료 과정에서 이 모든 것을 약 30분 내 효율적으로 파악하는 데 제약이 많다.
 연구팀은 AI가 환자 답변을 정신건강의학 분야 전문 의료 지식과 비교해 실시간 분석해 다음 질문을 생성하는 LLM 기반 AI 인터뷰어 시스템을 개발했다.
 이 시스템은 단순한 문답을 넘어 공감 표현, 환자의 재진술, 모호한 내용의 명확화 등 실제 상담 기법을 적용해 환자가 보다 편안하게 자신의 증상과 상태를 이야기하도록 설계됐다.
 수집된 정보는 의사가 빠르게 이해할 수 있도록 대시보드 형태로 요약과 시각화해 제공한다. 의사는 초진 면담 이전에 환자의 상태를 보다 체계적으로 파악할 수 있어 진료 시간에 심층 상담에 집중할 수 있다.
 연구팀은 1440명의 가상 환자를 대상으로 시스템의 성능 검증을 한 결과, 대부분의 사례에서 30분 내 진료에 필요한 환자의 핵심 임상 정보를 확보했다.
 단일 질환의 경우 대부분 10∼15분 내 90% 이상의 정보를 수집했고, 복합 질환에서도 시간 경과에 따라 완전성이 향상되는 경향을 보였다고 연구팀은 설명했다.
 AI가 의사를 대체하는 역할이 아닌 반복적이고 구조적인 정보 수집 과정을 담당하는 ‘보조자’ 역할로 구현한 것이다. 의사는 AI가 제공해 준 환자 관련 임상 정보를 토대로 최종 진단과 처방을 내리게 된다.
 연구팀은 AI가 감정의 미묘한 변화를 파악하거나 민감한 주제를 다루는 데 한계가 있기에 최종 판단은 반드시 숙련된 전문 의료진이 수행해야 한다고 강조했다.
 이의진 KAIST 교수는 “AI는 감정의 미묘한 변화를 깊이 있게 파악하거나 자살 사고나 트라우마 등과 같은 민감한 주제를 다루는 데 여전히 한계가 있어 최종 판단은 숙련된 전문 의료진이 수행해야 한다”며 “의료 현장에서 인간과 AI 협력 모델로 발전할 가능성을 보여줬다는 데 의미가 있다”고 말했다.
 연구결과는 지난 4월 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 학술대회 ‘ACM CHI 2026’에서 발표됐다.
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 KAIST가 개발한 정신과 진료 초진 면담을 지원하는 ‘AI 인터뷰어 시스템’ 개요도. KAIST 제공.
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 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
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